线性分类

你想学习不同损失函数的线性二元分类器？这个bin_classification_toolbox.zip工具箱会对你的胃口！它采用正则化风险最小化来训练线性分类器，公式看起来蛮简洁的：y=sign(w'x+b)，通过优化目标函数来得到最佳参数。最酷的是，它支持多种损失函数，比如平方损失、逻辑损失，甚至你自己定义的损失都能用。最重要的是，正则化参数可以通过交叉验证来调整，你还可以根据不同标准进行优化。使用共轭梯度下降法来解优化问题，学习起来也挺高效的。嗯，如果你想在 ROC 曲线下优化精度，别忘了下载vlFeat 工具箱，它可是这个过程的好帮手！工具箱的功能和灵活性还是挺不错的，操作简单，但能多种

宝贝，含泪分享，上述代码主要包括了线性分类器设计，贝叶斯分类器设计，动态聚类。还有最优化的代码，包括拟牛顿法，共轭梯度法，黄金分割等等， share with you!

线性判别（LDA）挺常用的，适合用来做多分类任务。如果你想搞清楚怎么用它来分类数据，LDA 会是一个不错的选择。简单来说，它通过寻找不同类别之间的最大差异来进行分类。你可以理解为，它会优化一些系数，让数据的分类效果最好。，LDA 还是有些假设条件，比如数据得符合正态分布，且同类数据的方差差不多。如果你在用 R 语言，LDA 的实现也蛮。可以通过一些经典的例子，比如鸢尾花数据集，来快速上手。R 语言里的实现方式和理论结合起来，用起来方便，能帮你快速掌握 LDA 的核心思想。不过有个小提醒，LDA 对数据的预要求也不小。你需要把数据先进行标准化，再输入 LDA 模型，这样能让结果更加准确。如果你需

利用MATLAB进行BP神经网络与支持向量机（SVM）的非线性分类优化，通过遗传算法进行参数优化，实现非线性函数的极值寻优，应用RBF、GRNN、HOPFIELD、SOM、MIV、LVQ等算法进行预测、分类与拟合，为决策树的优化提供数据支持。

数据集包含基于气候数据进行分类的Fisher线性判别分析（LDA）示例。

广义线性支持向量分类机的实战，讲得还挺接地气的，尤其是和 SPSS-Clementine 结合那一块，适合你这种既搞算法又玩可视化工具的朋友。模型训练流程也不绕，直接讲怎么选惩罚参数，怎么优化求解，不烧脑。惩罚参数的选法其实就是调模型对错分样本的容忍度，调大了容易过拟合，调小了泛化好但精度低。建议你先用默认值跑一轮试试，效果不行再慢慢调。支持向量机本身蛮适合做二分类任务，比如客户流失预测、信用卡欺诈检测这类问题，在SPSS-Clementine里还能可视化流程，挺适合快速上手的。如果你平时也用matlab做实验，推荐你看看这个SVM 分类与回归的 matlab 程序，代码不多，但挺实用，尤其是

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

计算电磁学软件解决麦克斯韦方程组，经历了三个阶段的电磁学求解方法：解析方法如早期的mie散射理论和WKB法；高频方法包括物理光学方法（PO）、一致性绕射理论（UTD）、几何光学（GO）、弹跳射线方法（SBR）等；数值方法即低频方法，分为基于麦氏方程积分形式的矩量法（MoM）、多层快速多级子算法（MLFMM）和基于微分形式的有限元方法（FEM）、时域有限差分（FDTD）等。

介绍如何使用quadprog和mpcqpsolver解决各种线性和非线性规划问题。quadprog是一个经典的二次规划求解器，通过分析Matlab文档中的示例可以深入理解其应用。以下是一些实例：在quadprog中，通过设定目标函数和约束条件来优化变量值。mpcqpsolver是另一个强大的优化工具，特别适用于多变量控制问题。它结合了线性和二次规划求解技术，为复杂的优化任务提供了高效的解决方案。

非监督分类与监督分类流程对比 | 流程步骤 | 监督分类 | 非监督分类 | 备注 ||---|---|---|---|| 1. 初步分类 | √ | √ | || 2. 选择训练样本 | √ | | 仅监督分类需要 || 3. 确定分类器 | √ | | 仅监督分类需要 || 4. 分类合并专题判断 | | √ | 仅非监督分类需要 || 5. 分类后处理 | √ | √ | || 6. 检验分类结果 | √ | √ | || 7. 统计分析、输出结果 | √ | √ | |